Un diagnóstico de cáncer puede ser un acontecimiento devastador. Y para los pacientes que padecen cáncer de cerebro, el diagnóstico tiene un peso extra. No es sólo la enfermedad lo que resulta agotador: el tratamiento en sí puede ser agotador tanto para el cuerpo como para el espíritu.
En un intento por mejorar la calidad de vida de los pacientes con cáncer, un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts ha recurrió al aprendizaje automático para ayudar a evitar la toxicidad de los medicamentos contra el cáncer. Los investigadores se centran específicamente en el glioblastoma, la forma más agresiva de cáncer cerebral, que tiene un pronóstico en adultos de menos de cinco años.
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Las terapias contra el cáncer son difíciles y combinan múltiples medicamentos con tratamiento de radiación, un cóctel que puede causar efectos secundarios devastadores. El objetivo del proyecto del MIT es utilizar inteligencia artificial para determinar la menor cantidad y la menor dosis de medicamento que aún podrían ser efectivas. De esta manera los efectos secundarios se mantienen al mínimo.
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Para identificar las dosis efectivas más pequeñas, el equipo del MIT entrenó a su A.I. sobre los modelos de regímenes de tratamiento que se utilizan actualmente, ajustar la dosis hasta que se pueda identificar un protocolo de tratamiento óptimo que tenga la menor potencia y frecuencia para un tumor de un tamaño dado. El sistema simuló 50 ensayos en pacientes y logró disminuir la dosis hasta a la mitad de las dosis recomendadas por el médico.
La IA fue entrenado utilizando un método llamado aprendizaje reforzado, similar a cómo los entrenadores enseñan a las mascotas a obedecer órdenes. Haz la acción correcta y obtén una recompensa. Haga la acción incorrecta y no obtenga una recompensa (ni siquiera una reprimenda). Para la IA, el premio no fue un regalo, sino un número positivo o negativo que indicaba al algoritmo su éxito.
La IA no pretende asumir por completo el trabajo de los médicos. Más bien, su objetivo es guiar a los médicos para que ofrezcan opciones de tratamiento más adecuadas.
"Las recomendaciones del algoritmo pueden ser utilizadas por expertos humanos para diseñar ensayos clínicos más seguros y eficaces". Pratik Shah, dijo a Digital Trends un investigador principal del MIT que supervisó la investigación. "Estos sistemas algorítmicos digitales también pueden informar y educar a los pacientes individuales sobre las posibles trayectorias que podrían seguir sus enfermedades en respuesta a los tratamientos".
AI. se está convirtiendo cada vez más valorado en la asistencia sanitariay se aplica a todo, desde el descubrimiento de nuevos medicamentos hasta el diagnóstico de enfermedades.
La investigación del MIT se presentará esta semana en la conferencia Machine Learning for Healthcare 2018 en la Universidad de Stanford.
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